SlideShare una empresa de Scribd logo
CONTROL ESTADÍSTICO
DEL PROCESO (SPC)

    Gráficos de control de la calidad.
Gráficos    de   Control   para
Variables.



Interpretación de Gráficos de
Control para Variables.
Se extrajeron 5 muestras diarias durante 20
     días de las medidas del producto para tener
                 un control de calidad.


dat
    1   2   3   4  5   6   7   8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
os
x1 103 147 143 122 88 152 153 152 89 95 138 106 122 105 166 151 159 125 125 145
x2 107 145 167 165 149 143 165 128 117 98 155 112 109 125 179 204 132 133 115 144
x3 140 148 121 145 128 154 75 136 123 131 169 121 157 110 153 139 152 131 93 150
x4 118 109 156 127 128 170 155 108 132 90 152 155 89 110 139 138 175 164 108 145
x5 158 131 104 152 148 147 132 135 153 92 102 118 94 90 154 149 168 161 147 153
Para sacar la media aritmética se suman los datos
               por columna y se saca el promedio.

 ∑= 626 680 691 711 641 766 680 659 614 506 716 612 571 540 791 781 786 714 588 737
 xm 125, 136 138, 142 128, 153 136, 131 122, 101 143, 122, 114, 108 158 156, 157 142 117 147
  = 2 ,0 2 ,2 2 ,2 0 ,8 8 ,2 2 4 2 ,0 ,2 2 ,2 ,8 ,6 ,4




Se suman todas las medias y se saca el
promedio para tener la media de las
medias aritméticas y esta será el limite
central en la grafica.
                                                        LIMITE CENTRAL DE
                                      LC=     134,1
                                                             CONTROL
Para sacar la desviación estándar se tiene que crear otra
       tabla donde a cada dato se le reste la media de su columna
       respectivamente y se elevé al cuadrado.
                 121,       408, 1616,            408, 1142,                                           316,
      x1
           492,8 0 23,0 0          0 1,4 289,0 0         4 38,4 27,0 269,0 60,8 9,0 60,8 27,0 3,2 8 54,8 5,8
                            519,       104,                                       289, 432, 2284, 635,
      x2
           331,2 81,0 829,4 8 432,6 0 841,0 14,4 33,6 10,2 139,2108,2 27,0 0            6     8    0 96,0 6,8 11,6
                 144,                       3721,            888,           1831,                      139, 605,
      x3
           219,0 0 295,8 7,8 0,0 0,6 0 17,6 0,0 0 665,6 2,0                   8 4,0 27,0 295,8 27,0 2        2 6,8
                 729,       231,       282,       566,       125,      1062,           368,       316, 449,
      x4
           51,8 0 316,8 0 0,0 2 361,0 4 84,6 4 77,4 8 635,0 4,0 6 331,2 8                               4 92,2 5,8
           1075,      1169,                                       1697,           324,            116, 331, 864,
      x5
             8 25,0 6 96,0 392,0 38,4 16,0 10,2 912,0 84,6 4 19,4 408,0 0 17,6 51,8 6                   2    4 31,4
           Después de tener la tabla se suman los resultados por columna
           y se saca el promedio para obtener la varianza.
               Se le saca la raíz cuadrada a cada varianza para obtener la
                                    desviación estándar de cada columna.


∑= 2170 1100 2634 126 2440 426, 5228 101 2172 1146 2606 1461 2962 630, 906, 2990 109 133 162 61,2
    ,80 ,00 ,80 2,80 ,80 80 ,00 6,80 ,80 ,80 ,80 ,20 ,80 00 80 ,80 8,80 2,80 3,20 0
    434, 220, 526, 252, 488, 85,3 1045 203, 434, 229, 521, 292, 592, 126, 181, 598, 219, 266, 324, 12,2
S2 = 16 00 96 56 16 6 ,60 36 56 36 36 24 56 00 36 16 76 56 64 4
    20,8 14,8 22,9 15,8 22,0      32,3 14,2 20,8 15,1 22,8 17,1 24,3 11,2 13,4 24,4 14,8 16,3 18,0
 s= 4     3    6    9    9 9,24 4       6    5    4    3    0    4    2    7    6    2    3    2 3,50
Se suman los resultados y se saca el                 S=        17,7
promedio para obtener la desviación
estándar promedio.




Para graficar se toma como limite
centra (CL) a la media de las medias
                                       Para el limite superior (UCL) se debe
aritméticas
                                                  hacer la siguiente formula:
 Para el limite inferior (LCL) se debe                        UCL= xm+A3*S
 hacer la siguiente formula:
 LCL= xm-A3*S

                  media aritmética de las medias
                            aritméticas
                   159,39    LIMITE SUPERIOR DE
              UCL=
                     5             CONTROL
                              LIMITE CENTRAL DE
               LC= 134,1
                                   CONTROL
                              LIMITE INFERIOR DE
              LCL= 108,8
                                   CONTROL
Ya cuando se tienen los limites de control y las medias
                               por columna se grafica.
180.0
160.0
140.0
120.0
100.0
 80.0
 60.0
 40.0
 20.0
  0.0
        1   2    3   4   5     6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20




                             Esta grafica nos muestra que
                                existe un problema en la
                              producción ya que existen 2
                             puntos fuera de los limites de
                                        control.
Para obtener la grafica de desviaciones estándar, se grafica con los
    datos que obtuvimos de la tabla de las desviación estándar.

  20,8 14, 22,9 15, 22,0 9,2 32,3 14, 20,8 15, 22,8 17,1 24,3 11, 13, 24,4 14, 16, 18, 3,5
s= 4 83 6 89 9 4 4 26 5 14 3                         0    4 22 47 6 82 33 02 0


                                                 Como limite central se toma el
Para el limite superior se hace la       promedio de las desviaciones estándar.
siguiente formula:
                                          Para el limite inferior se hace la
UCL= B4*s.
                                                        siguiente formula:
                                                                  LCL= B3*s
                 MEDIA ARIT. DE LAS DESVIACIONES
                             ESTANDAR
                              LIMITE SUPERIOR DE
               UCL= 37,0301
                                    CONTROL
                               LIMITE CENTRAL DE
                S=   17,7
                                    CONTROL
                               LIMITE INFERIOR DE
               LCL= 0,0
                                    CONTROL
Ya cuando se tienen los limites de control y las desviaciones
           estándar por columna, se grafica.
40.0
35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
 5.0
 0.0
       1    2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20




                     Este grafico nos muestra que existe un problema en
                    la producción ya que existen 14 puntos alternando en
                               dirección creciente y decreciente.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La distribución normal
La distribución normalLa distribución normal
La distribución normal
Matemolivares1
 
Unmsm fisi - restricciones - io1 cl06
Unmsm   fisi - restricciones - io1 cl06Unmsm   fisi - restricciones - io1 cl06
Unmsm fisi - restricciones - io1 cl06
Julio Pari
 
Método
 Método Método
Método
monasami123
 
Solución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación linealSolución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación lineal
ARLO SOLIS
 
S04 01 s08.s1.material metodo simplex
S04 01 s08.s1.material metodo simplexS04 01 s08.s1.material metodo simplex
S04 01 s08.s1.material metodo simplex
OscarLuisGuillermoFl
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
Artemio Villegas
 
Simplex
SimplexSimplex
Metodo Simplex
Metodo SimplexMetodo Simplex
Sesion 05b - Metodo Simplex Dual
Sesion 05b -  Metodo Simplex DualSesion 05b -  Metodo Simplex Dual
Sesion 05b - Metodo Simplex Dual
Centro de Diagnostico Vehicular - CEDIVE SAC
 
Proyecto investigacion de operaciones
Proyecto investigacion de operacionesProyecto investigacion de operaciones
Proyecto investigacion de operaciones
juancastillosiente
 
Analisis de un reticulado ppt
Analisis de un reticulado pptAnalisis de un reticulado ppt
Analisis de un reticulado ppt
CAZBEDON
 
Unidad 2. El método simplex
Unidad 2. El método simplexUnidad 2. El método simplex
Unidad 2. El método simplex
Universidad del golfo de México Norte
 
2.3. procedimiento para resolver problemas
2.3. procedimiento para resolver problemas2.3. procedimiento para resolver problemas
2.3. procedimiento para resolver problemas
Rodia Bravo
 
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
M. Javier Cruz Gómez
 
Método simplex
Método simplex Método simplex
Método simplex
yaz de Zurita
 

La actualidad más candente (15)

La distribución normal
La distribución normalLa distribución normal
La distribución normal
 
Unmsm fisi - restricciones - io1 cl06
Unmsm   fisi - restricciones - io1 cl06Unmsm   fisi - restricciones - io1 cl06
Unmsm fisi - restricciones - io1 cl06
 
Método
 Método Método
Método
 
Solución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación linealSolución de problemas en programación lineal
Solución de problemas en programación lineal
 
S04 01 s08.s1.material metodo simplex
S04 01 s08.s1.material metodo simplexS04 01 s08.s1.material metodo simplex
S04 01 s08.s1.material metodo simplex
 
Medidas de dispersion
Medidas de dispersionMedidas de dispersion
Medidas de dispersion
 
Simplex
SimplexSimplex
Simplex
 
Metodo Simplex
Metodo SimplexMetodo Simplex
Metodo Simplex
 
Sesion 05b - Metodo Simplex Dual
Sesion 05b -  Metodo Simplex DualSesion 05b -  Metodo Simplex Dual
Sesion 05b - Metodo Simplex Dual
 
Proyecto investigacion de operaciones
Proyecto investigacion de operacionesProyecto investigacion de operaciones
Proyecto investigacion de operaciones
 
Analisis de un reticulado ppt
Analisis de un reticulado pptAnalisis de un reticulado ppt
Analisis de un reticulado ppt
 
Unidad 2. El método simplex
Unidad 2. El método simplexUnidad 2. El método simplex
Unidad 2. El método simplex
 
2.3. procedimiento para resolver problemas
2.3. procedimiento para resolver problemas2.3. procedimiento para resolver problemas
2.3. procedimiento para resolver problemas
 
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
Ejercicios de copolimerización haciendo uso de aplicación droid48
 
Método simplex
Método simplex Método simplex
Método simplex
 

Similar a Control estadístico del proceso (spc) 3

Resolución practica estadística_probabilidad.
Resolución practica estadística_probabilidad.Resolución practica estadística_probabilidad.
Resolución practica estadística_probabilidad.
Elmer Guevara Vásquez
 
Graficos de contro lfinal
Graficos de contro lfinalGraficos de contro lfinal
Graficos de contro lfinal
Jessika Larrotta
 
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearson
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearsonSoluciones de los ejercicios por correlación de pearson
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearson
albertoperozo123
 
Ejercicios de variables unidimensionales
Ejercicios de variables unidimensionalesEjercicios de variables unidimensionales
Ejercicios de variables unidimensionales
Inmaculada Leiva Tapia
 
Problemas v. unidimensionales
Problemas v. unidimensionalesProblemas v. unidimensionales
Problemas v. unidimensionales
ilt19
 
Cursillo estadistica
Cursillo estadisticaCursillo estadistica
Cursillo estadistica
mecufer09
 
Unidad 2
Unidad 2Unidad 2
Unidad 2
Abigail Criollo
 
u2
u2u2
Unidad 2
Unidad 2Unidad 2
Unidad 2
Abigail Criollo
 
Metodo ven te-chow
Metodo ven te-chowMetodo ven te-chow
Metodo ven te-chow
esau comonfort
 
C calidad
C calidadC calidad
C calidad
Yerko Bravo
 
Fisica analisis grafico
Fisica analisis graficoFisica analisis grafico
Fisica analisis grafico
Kim Ryz
 
Ejercicios resueltos en r
Ejercicios resueltos en rEjercicios resueltos en r
Ejercicios resueltos en r
zasque11
 
Comunicacion inalambrica sin obstaculo
Comunicacion inalambrica sin obstaculoComunicacion inalambrica sin obstaculo
Comunicacion inalambrica sin obstaculo
Luis Carlos Perez Fuentes
 
estadistica 2Mate ejercicios
estadistica 2Mate ejerciciosestadistica 2Mate ejercicios
estadistica 2Mate ejercicios
Alex Figueroa Ramos
 
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
Fátima Lds
 
1388 Elizabeth SDI U123 ago-dic 2018.pptx
1388 Elizabeth SDI  U123 ago-dic 2018.pptx1388 Elizabeth SDI  U123 ago-dic 2018.pptx
1388 Elizabeth SDI U123 ago-dic 2018.pptx
limbertErickochoaBla
 
Unidad 2
Unidad 2 Unidad 2
Puente peatonal conclu parte cristian
Puente peatonal conclu parte cristianPuente peatonal conclu parte cristian
Puente peatonal conclu parte cristian
Paola Tapia Avila
 
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
JEANPIERRESTEVENHERN
 

Similar a Control estadístico del proceso (spc) 3 (20)

Resolución practica estadística_probabilidad.
Resolución practica estadística_probabilidad.Resolución practica estadística_probabilidad.
Resolución practica estadística_probabilidad.
 
Graficos de contro lfinal
Graficos de contro lfinalGraficos de contro lfinal
Graficos de contro lfinal
 
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearson
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearsonSoluciones de los ejercicios por correlación de pearson
Soluciones de los ejercicios por correlación de pearson
 
Ejercicios de variables unidimensionales
Ejercicios de variables unidimensionalesEjercicios de variables unidimensionales
Ejercicios de variables unidimensionales
 
Problemas v. unidimensionales
Problemas v. unidimensionalesProblemas v. unidimensionales
Problemas v. unidimensionales
 
Cursillo estadistica
Cursillo estadisticaCursillo estadistica
Cursillo estadistica
 
Unidad 2
Unidad 2Unidad 2
Unidad 2
 
u2
u2u2
u2
 
Unidad 2
Unidad 2Unidad 2
Unidad 2
 
Metodo ven te-chow
Metodo ven te-chowMetodo ven te-chow
Metodo ven te-chow
 
C calidad
C calidadC calidad
C calidad
 
Fisica analisis grafico
Fisica analisis graficoFisica analisis grafico
Fisica analisis grafico
 
Ejercicios resueltos en r
Ejercicios resueltos en rEjercicios resueltos en r
Ejercicios resueltos en r
 
Comunicacion inalambrica sin obstaculo
Comunicacion inalambrica sin obstaculoComunicacion inalambrica sin obstaculo
Comunicacion inalambrica sin obstaculo
 
estadistica 2Mate ejercicios
estadistica 2Mate ejerciciosestadistica 2Mate ejercicios
estadistica 2Mate ejercicios
 
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
12 2 pruebas de_ajuste hidrologia
 
1388 Elizabeth SDI U123 ago-dic 2018.pptx
1388 Elizabeth SDI  U123 ago-dic 2018.pptx1388 Elizabeth SDI  U123 ago-dic 2018.pptx
1388 Elizabeth SDI U123 ago-dic 2018.pptx
 
Unidad 2
Unidad 2 Unidad 2
Unidad 2
 
Puente peatonal conclu parte cristian
Puente peatonal conclu parte cristianPuente peatonal conclu parte cristian
Puente peatonal conclu parte cristian
 
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
10 Semana - Control vertical topografico - 2022-2.ppt
 

Control estadístico del proceso (spc) 3

  • 1. CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO (SPC) Gráficos de control de la calidad.
  • 2. Gráficos de Control para Variables. Interpretación de Gráficos de Control para Variables.
  • 3. Se extrajeron 5 muestras diarias durante 20 días de las medidas del producto para tener un control de calidad. dat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 os x1 103 147 143 122 88 152 153 152 89 95 138 106 122 105 166 151 159 125 125 145 x2 107 145 167 165 149 143 165 128 117 98 155 112 109 125 179 204 132 133 115 144 x3 140 148 121 145 128 154 75 136 123 131 169 121 157 110 153 139 152 131 93 150 x4 118 109 156 127 128 170 155 108 132 90 152 155 89 110 139 138 175 164 108 145 x5 158 131 104 152 148 147 132 135 153 92 102 118 94 90 154 149 168 161 147 153
  • 4. Para sacar la media aritmética se suman los datos por columna y se saca el promedio. ∑= 626 680 691 711 641 766 680 659 614 506 716 612 571 540 791 781 786 714 588 737 xm 125, 136 138, 142 128, 153 136, 131 122, 101 143, 122, 114, 108 158 156, 157 142 117 147 = 2 ,0 2 ,2 2 ,2 0 ,8 8 ,2 2 4 2 ,0 ,2 2 ,2 ,8 ,6 ,4 Se suman todas las medias y se saca el promedio para tener la media de las medias aritméticas y esta será el limite central en la grafica. LIMITE CENTRAL DE LC= 134,1 CONTROL
  • 5. Para sacar la desviación estándar se tiene que crear otra tabla donde a cada dato se le reste la media de su columna respectivamente y se elevé al cuadrado. 121, 408, 1616, 408, 1142, 316, x1 492,8 0 23,0 0 0 1,4 289,0 0 4 38,4 27,0 269,0 60,8 9,0 60,8 27,0 3,2 8 54,8 5,8 519, 104, 289, 432, 2284, 635, x2 331,2 81,0 829,4 8 432,6 0 841,0 14,4 33,6 10,2 139,2108,2 27,0 0 6 8 0 96,0 6,8 11,6 144, 3721, 888, 1831, 139, 605, x3 219,0 0 295,8 7,8 0,0 0,6 0 17,6 0,0 0 665,6 2,0 8 4,0 27,0 295,8 27,0 2 2 6,8 729, 231, 282, 566, 125, 1062, 368, 316, 449, x4 51,8 0 316,8 0 0,0 2 361,0 4 84,6 4 77,4 8 635,0 4,0 6 331,2 8 4 92,2 5,8 1075, 1169, 1697, 324, 116, 331, 864, x5 8 25,0 6 96,0 392,0 38,4 16,0 10,2 912,0 84,6 4 19,4 408,0 0 17,6 51,8 6 2 4 31,4 Después de tener la tabla se suman los resultados por columna y se saca el promedio para obtener la varianza. Se le saca la raíz cuadrada a cada varianza para obtener la desviación estándar de cada columna. ∑= 2170 1100 2634 126 2440 426, 5228 101 2172 1146 2606 1461 2962 630, 906, 2990 109 133 162 61,2 ,80 ,00 ,80 2,80 ,80 80 ,00 6,80 ,80 ,80 ,80 ,20 ,80 00 80 ,80 8,80 2,80 3,20 0 434, 220, 526, 252, 488, 85,3 1045 203, 434, 229, 521, 292, 592, 126, 181, 598, 219, 266, 324, 12,2 S2 = 16 00 96 56 16 6 ,60 36 56 36 36 24 56 00 36 16 76 56 64 4 20,8 14,8 22,9 15,8 22,0 32,3 14,2 20,8 15,1 22,8 17,1 24,3 11,2 13,4 24,4 14,8 16,3 18,0 s= 4 3 6 9 9 9,24 4 6 5 4 3 0 4 2 7 6 2 3 2 3,50
  • 6. Se suman los resultados y se saca el S= 17,7 promedio para obtener la desviación estándar promedio. Para graficar se toma como limite centra (CL) a la media de las medias Para el limite superior (UCL) se debe aritméticas hacer la siguiente formula: Para el limite inferior (LCL) se debe UCL= xm+A3*S hacer la siguiente formula: LCL= xm-A3*S media aritmética de las medias aritméticas 159,39 LIMITE SUPERIOR DE UCL= 5 CONTROL LIMITE CENTRAL DE LC= 134,1 CONTROL LIMITE INFERIOR DE LCL= 108,8 CONTROL
  • 7. Ya cuando se tienen los limites de control y las medias por columna se grafica. 180.0 160.0 140.0 120.0 100.0 80.0 60.0 40.0 20.0 0.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Esta grafica nos muestra que existe un problema en la producción ya que existen 2 puntos fuera de los limites de control.
  • 8. Para obtener la grafica de desviaciones estándar, se grafica con los datos que obtuvimos de la tabla de las desviación estándar. 20,8 14, 22,9 15, 22,0 9,2 32,3 14, 20,8 15, 22,8 17,1 24,3 11, 13, 24,4 14, 16, 18, 3,5 s= 4 83 6 89 9 4 4 26 5 14 3 0 4 22 47 6 82 33 02 0 Como limite central se toma el Para el limite superior se hace la promedio de las desviaciones estándar. siguiente formula: Para el limite inferior se hace la UCL= B4*s. siguiente formula: LCL= B3*s MEDIA ARIT. DE LAS DESVIACIONES ESTANDAR LIMITE SUPERIOR DE UCL= 37,0301 CONTROL LIMITE CENTRAL DE S= 17,7 CONTROL LIMITE INFERIOR DE LCL= 0,0 CONTROL
  • 9. Ya cuando se tienen los limites de control y las desviaciones estándar por columna, se grafica. 40.0 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Este grafico nos muestra que existe un problema en la producción ya que existen 14 puntos alternando en dirección creciente y decreciente.